基于机器视觉的餐盘缺陷检测技术研究
致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-14页 |
1.1 机器视觉与图像处理技术 | 第11-12页 |
1.2 机器视觉用于外观检测的意义 | 第12页 |
1.3 本文内容 | 第12-14页 |
第二章 基于机器视觉的缺陷检测 | 第14-25页 |
2.1 软件平台基础 | 第14-15页 |
2.1.1 HALCON简介 | 第14-15页 |
2.1.2 C | 第15页 |
2.2 机器视觉工程 | 第15-19页 |
2.2.1 机器视觉的系统构成 | 第15-18页 |
2.2.2 机器视觉工程的开发思路 | 第18-19页 |
2.3 环保餐盘 | 第19-21页 |
2.3.1 纸浆环保餐盘产品特征 | 第19页 |
2.3.2 纸浆环保餐盘生产流程 | 第19-21页 |
2.3.3 餐盘缺陷分类 | 第21页 |
2.4 表面缺陷检测及国内研究现状 | 第21-23页 |
2.5 课题研究目标及意义 | 第23-25页 |
第三章 全自动餐盘缺陷检测装置综述 | 第25-37页 |
3.1 缺陷检测装置 | 第25-27页 |
3.1.1 缺陷检测装置模块划分 | 第25-26页 |
3.1.2 餐盘缺陷检测流程 | 第26-27页 |
3.2 自检机的机械结构模块 | 第27-30页 |
3.2.1 工位组成 | 第27-28页 |
3.2.2 工位详细介绍 | 第28-30页 |
3.3 自检机的电气传动模块 | 第30-31页 |
3.4 自检机的图像处理模块 | 第31-34页 |
3.4.1 图像处理模块简述 | 第31页 |
3.4.2 餐盘的缺陷分类 | 第31-33页 |
3.4.3 餐盘表面缺陷检测 | 第33-34页 |
3.5 自检机的软件控制模块 | 第34-36页 |
3.5.1 运行展示界面介绍 | 第34-35页 |
3.5.2 参数调整界面介绍 | 第35-36页 |
3.6 本章小结 | 第36-37页 |
第四章 餐盘识别与区域划分 | 第37-53页 |
4.1 图像预处理 | 第37-42页 |
4.1.1 图像双边滤波 | 第37-39页 |
4.1.2 图像阈值分割 | 第39-40页 |
4.1.3 基于连通区域的双盘混入检测 | 第40-42页 |
4.2 餐盘外形及内部缺陷检测 | 第42-45页 |
4.2.1 OTSU阈值分割 | 第42-43页 |
4.2.2 灰度阈值分割效果 | 第43-44页 |
4.2.3 外形及内部缺陷的检测 | 第44-45页 |
4.3 餐盘正反面判别与区域划分 | 第45-52页 |
4.3.1 边界跟踪算法 | 第46-47页 |
4.3.2 区域填充 | 第47-48页 |
4.3.3 餐盘正反面特征提取与判别 | 第48-50页 |
4.3.4 区域划分 | 第50-52页 |
4.4 本章小结 | 第52-53页 |
第五章 缺陷检测 | 第53-80页 |
5.1 缺陷描述与分析 | 第53-55页 |
5.1.1 缺陷物理矢量描述 | 第53-54页 |
5.1.2 缺陷特征分析 | 第54-55页 |
5.2 多区域粗检测 | 第55-58页 |
5.2.1 Hough圆变换 | 第55-56页 |
5.2.2 区域圆形粗检测 | 第56-58页 |
5.3 基于曲线拟合的边缘缺陷检测方案 | 第58-64页 |
5.3.1 Sobel边缘检测 | 第58-60页 |
5.3.2 曲线拟合 | 第60页 |
5.3.3 最小二乘法拟合圆 | 第60-62页 |
5.3.4 离散数据的峰谷检测 | 第62页 |
5.3.5 边缘缺陷检测方案设计 | 第62-64页 |
5.4 基于双重滤波差分的脏污、铁丝检测方案 | 第64-71页 |
5.4.1 脏污缺陷描述 | 第64-65页 |
5.4.2 铁丝缺陷描述 | 第65页 |
5.4.3 均值滤波 | 第65-66页 |
5.4.4 形态学处理 | 第66-68页 |
5.4.5 脏污、铁丝检测的方案设计及算法验证 | 第68-71页 |
5.5 基于累计概率Hough变换的划痕检测方案 | 第71-79页 |
5.5.1 梯度的概念 | 第71-72页 |
5.5.2 Canny边缘检测 | 第72-74页 |
5.5.3 划痕检测的方案设计 | 第74-76页 |
5.5.4 累计概率Hough变换 | 第76页 |
5.5.5 效果展示 | 第76-79页 |
5.6 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
作者简介 | 第86页 |